Non-destructive multi-sensor core logging allows rapid imaging, measurement of bulk density and estimation of ice content in permafrost cores
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Permafrost cores provide physical samples that can be used to measure the characteristics of frozen ground. Measurement of core physical properties, however, are typically destructive and time intensive. In this study, multi-sensor core logging (MSCL) is used to provide a rapid, high-resolution, non-destructive method to image and collect the physical properties of permafrost cores, allowing the visualization of cryostructures, measurement of bulk density and magnetic susceptibility, and estimation of volumetric ice content. Six permafrost cores with differing properties were analyzed using MSCL and compared with established destructive analyses to assess the potential of this instrument both in terms of accuracy and relative rate of data acquisition. A calibration procedure is presented for gamma ray attenuation from a 137Cs source that is specific to frozen core materials. This accurately measures bulk density over the wide range of material densities found in permafrost. MSCL bulk density data show strong agreement with destructive analyses based on discrete sample measurements. Bulk density data from the gamma attenuation, along with soil density measurements for different sediment types, are used to estimate volumetric ice content. The results show strong agreement with destructive analyses, illustrating that MSCL can provide accurate non-destructive estimates of ice contents and provide a digital archive of permafrost cores for future applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».